在之前的文章中，我们探讨了使用 Hugging Face 进行 LLM 微调的方法。今天，我们将把重点转向 OpenAI。本文将提供一份规范的指南，帮助开发者利用 OpenAI API 对大型语言模型 (LLM) 进行精细化微调，以满足特定领域或应用场景的需求。通过微调，开发者可以基于预训练模型的强大泛化能力，针对特定数据集进行定制化训练，从而显著提升模型在目标任务上的性能表现。
01. 环境准备与依赖安装
在开始微调流程之前，我们需确保开发环境已正确配置，并安装以下必要的 Python 库：
datasets
: 用于高效地加载、处理和管理数据集，尤其适用于机器学习工作流。openai
: 用于与 OpenAI API 进行交互，执行文件上传、微调任务创建和管理等操作。
pip install datasets openai
02. 数据集加载与预处理
本指南以 Hugging Face Hub 上公开的 "lamini/lamini_docs"
数据集为例进行演示。开发者可根据实际情况替换为自定义数据集。
from datasets import load_dataset# 从Hugging Face加载数据集dataset = load_dataset("lamini/lamini_docs")
03. 数据集结构分析
为了确保后续步骤的顺利进行，建议开发者在加载数据集后，对其结构和内容进行初步分析，以便进行必要的数据预处理和格式转换。
print(dataset)
输出结果示例：
DatasetDict({train: Dataset({features: ['question', 'answer', 'input_ids', 'attention_mask', 'labels'],num_rows: 1260})test: Dataset({features: ['question', 'answer', 'input_ids', 'attention_mask', 'labels'],num_rows: 140})})
04. 数据格式转换与准备
数据集被分为训练集和测试集，我们将只使用训练数据。现在来提取训练数据：
import pandas as pdtrain_dataset = dataset['train']train_df = pd.DataFrame(train_dataset)questions_answers = train_df[['question', 'answer']]
在此步骤中，我们将仅从数据框中提取问题和答案，因为它们是主要的微调目标。
OpenAI 要求数据采用特定的 JSONL 格式进行微调。每行必须是一个表示单个训练示例的 JSON 对象。以下是格式化数据的方法：
with open('finetune_data_chat_format.jsonl', 'w') as jsonl_file:for index, example in questions_answers.iterrows():formatted_data = {"messages": [{"role": "system", "content": "You're a helpful assistant"},{"role": "user", "content": example['question']},{"role": "assistant", "content": example['answer']}]}jsonl_file.write(json.dumps(formatted_data) + '\\n')
更多关于数据格式的详细信息，请参阅 OpenAI 官方文档（见文末）。
05. 数据集上传至 OpenAI 平台
完成数据格式转换后，需要将 JSONL 文件上传至 OpenAI 平台。
from openai import OpenAIfrom pathlib import Pathclient = OpenAI(api_key="your_api_key")response = client.files.create(file=Path('finetune_data_chat_format.jsonl'),purpose='fine-tune')
安全提示： 请妥善保管 API 密钥，避免泄露。
06. 创建并启动微调任务
使用上传文件的 ID 创建微调任务。
fine_tune_response = client.fine_tuning.jobs.create(training_file=response.id, # 使用上传文件的IDmodel="gpt-3.5-turbo" # 指定要微调的模型)print("微调作业已启动，ID为：", fine_tune_response.id)
这将在所选模型上开始微调过程。作业 ID 用于跟踪微调作业的进度。
注意: 训练完成后，你将收到一封包含模型名称的电子邮件，用于在测试部分使用该模型名称。
07. 创建并启动微调任务微调任务进度监控
使用以下代码查询微调任务的状态和进度。
client.fine_tuning.jobs.retrieve("your_fine_tune_job_id")
将 "your_fine_tune_job_id" 替换为作业创建步骤返回的 ID。此命令提供有关作业状态和性能的详细信息。
08. 微调模型测试与评估
微调完成后，使用新的模型名称进行测试和评估。
completion = client.chat.completions.create(model="your_fine_tuned_model_name",messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": "Your message here"}],max_tokens=50)print(completion.choices[0].message.content)
Hugging Face 与 OpenAI 微调方案对比
结语
OpenAI API 提供了一种强大且简化的 LLM 微调方法，使开发者能够根据特定需求定制语言模型。本文概述了微调的关键步骤，并探讨如何利用向量数据库优化微调效果。
微调模型通常涉及为输入数据生成嵌入（向量表示）。将这些嵌入存储在向量数据库中，可以显著提升检索效率和相似性搜索性能，尤其在文档分类、语义搜索等应用场景中。MyScale 是一款专为 AI 应用设计的 SQL 向量数据库，其快速检索和相似性搜索能力使其成为 LLM 微调的理想伴侣。 开发者可以通过熟悉的 SQL 语法轻松与其交互，简化了集成流程。
通过以上内容和建议，开发者可以有效地利用 OpenAI API 微调 LLM，并构建满足特定需求的定制化语言模型。结合向量数据库等技术，更可以进一步提升模型性能和应用效率。
*OpenAI 数据格式文档：https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning/example-format
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